Ông chủ DeepSeek Lương Văn Phong tiết lộ chiến lược kiếm tiền: Mã nguồn mở chỉ là khởi đầu

DeepSeek đang theo đuổi một chiến lược kinh doanh khác biệt trong cuộc đua trí tuệ nhân tạo (AI): công khai nhiều thành phần công nghệ, cung cấp công cụ với chi phí thấp và xây dựng hệ sinh thái để thu hút nhà phát triển. Thay vì chỉ cạnh tranh bằng sức mạnh mô hình hoặc doanh thu từ thuê bao, công ty Trung Quốc này muốn mở rộng sự hiện diện của mình trong hạ tầng, công cụ tìm kiếm, giao diện lập trình và quy trình triển khai AI.

Trong những thông tin kỹ thuật được công bố, DeepSeek không chỉ giới thiệu các công cụ tìm kiếm và truy xuất dữ liệu, khung suy luận DeepInfer cùng thành phần chuyển đổi định dạng hội thoại, mà còn chia sẻ những số liệu đáng chú ý về hiệu suất phần cứng và doanh thu trên mỗi GPU.

Cách tiếp cận này phản ánh triết lý kinh doanh được cho là gắn liền với nhà sáng lập Lương Văn Phong: không nhất thiết phải tối đa hóa lợi nhuận trên từng sản phẩm ngay lập tức, mà có thể tạo ra lợi thế dài hạn bằng cách giảm rào cản sử dụng, mở rộng quy mô và thu hút cộng đồng phát triển công nghệ.

DeepSeek công khai nhiều thành phần công nghệ trong thời gian ngắn

Bên cạnh các mô hình AI, DeepSeek đã giới thiệu một nhóm công cụ phục vụ tìm kiếm, truy xuất thông tin, suy luận và chuyển đổi định dạng dữ liệu. Theo nội dung được công bố, các thành phần này được phát triển và giới thiệu trong thời gian ngắn, mở rộng khả năng tích hợp DeepSeek vào nhiều hệ thống khác nhau.

Một điểm đáng chú ý là các công cụ không nhất thiết chỉ phục vụ mô hình do DeepSeek phát triển. Nhà phát triển có thể sử dụng các giao diện tìm kiếm và truy xuất dữ liệu của công ty với những mô hình khác, miễn đáp ứng yêu cầu kết nối và xác thực API.

Điều này giúp DeepSeek tiếp cận một nhóm người dùng rộng hơn, bao gồm các doanh nghiệp đã xây dựng hệ thống AI riêng nhưng muốn bổ sung năng lực tìm kiếm, xử lý ngữ cảnh hoặc triển khai mô hình.

Trong một bài viết trên tài khoản WeChat chính thức, DeepSeek trích dẫn câu nói có ý nghĩa gần với tinh thần chia sẻ tri thức: khi làm việc tốt nên khuyến khích người khác cùng thực hiện, còn khi nắm được kỹ năng nên tạo điều kiện để nhiều người có thể thành thạo kỹ năng đó.

Thông điệp này phù hợp với hướng phát triển mã nguồn mở mà công ty theo đuổi. Tuy nhiên, chiến lược công khai công nghệ không đồng nghĩa với việc DeepSeek từ bỏ mục tiêu thương mại hóa. Ngược lại, việc giảm rào cản tiếp cận có thể giúp công ty mở rộng số lượng người dùng, tăng mức độ tích hợp và tạo thêm cơ hội kinh doanh từ hạ tầng AI.

Ba thành phần giúp mở rộng hệ sinh thái DeepSeek

Theo bài viết kỹ thuật được đề cập trong nội dung gốc, ba nhóm công cụ có thể kết hợp với nhau để hỗ trợ quá trình triển khai AI. Có thể hình dung chúng như ba bộ phận của một hệ thống: tìm kiếm thông tin, vận hành mô hình và chuyển đổi ngôn ngữ giao tiếp giữa các phần mềm.

1. Search và Fetch: Đưa dữ liệu vào đúng ngữ cảnh AI

Các công cụ tìm kiếm truyền thống thường được thiết kế để phục vụ con người. Trang kết quả có thể bao gồm quảng cáo, nội dung đề xuất, liên kết điều hướng và nhiều thành phần không trực tiếp trả lời câu hỏi.

Đối với tác nhân AI, những thông tin dư thừa này có thể làm tăng lượng token cần xử lý, khiến chi phí và độ trễ tăng lên.

Search và Fetch của DeepSeek hướng đến việc cung cấp dữ liệu có cấu trúc hơn để mô hình có thể sử dụng trực tiếp.

Search đảm nhiệm việc tìm kiếm và trả về những thông tin như tiêu đề, URL, phần tóm tắt, nội dung trang tùy chọn, thời điểm xuất bản và các điểm đánh giá liên quan đến mức độ phù hợp hoặc độ uy tín của nguồn.

Trong khi đó, Fetch nhận URL và trả về nội dung đã được làm sạch dưới dạng Markdown. Thay vì phải xử lý toàn bộ giao diện trang web, hệ thống có thể đưa phần văn bản cần thiết vào ngữ cảnh mô hình.

Theo mức giá được nêu trong bài viết gốc, 1.000 yêu cầu thành công có giá 5 nhân dân tệ, tương đương 0,005 nhân dân tệ mỗi yêu cầu, tức khoảng 0,05 nhân dân tệ cho 10 yêu cầu.

Bài viết cũng cho biết dịch vụ Search và Fetch được cung cấp miễn phí trong một số trường hợp sử dụng thông qua các công cụ phía máy chủ DeepSeek Harness, Claude Code và Codex trước thời điểm 00:00 ngày 1/11/2026 theo giờ Bắc Kinh, sau đó chuyển sang tính phí theo mức sử dụng. Điều kiện áp dụng cụ thể cần được đối chiếu với tài liệu chính thức của DeepSeek.

Điểm quan trọng là các công cụ này không bị giới hạn ở riêng mô hình DeepSeek. Với thông tin xác thực và giao diện tương thích, nhà phát triển có thể tích hợp khả năng tìm kiếm và truy xuất vào những hệ thống AI khác.

2. DeepInfer: Khung suy luận giúp mô hình hoạt động

Việc tải trọng số của một mô hình AI về máy chủ chưa đồng nghĩa với việc hệ thống đã sẵn sàng phục vụ người dùng. Mô hình cần một lớp phần mềm để tiếp nhận yêu cầu, điều phối tính toán, xử lý dữ liệu đầu vào và trả về kết quả.

Lớp phần mềm đó được gọi là khung suy luận.

DeepInfer là khung suy luận được sử dụng trong các dịch vụ trực tuyến quy mô lớn của DeepSeek. Phiên bản mã nguồn mở được mô tả trong bài viết bao gồm khả năng suy luận ngoại tuyến và những thành phần cốt lõi cần thiết để vận hành mô hình.

Theo nội dung gốc, DeepInfer được phát hành theo giấy phép Apache 2.0, hỗ trợ nền tảng NVIDIA và các nền tảng điện toán trong nước được đề cập.

Điều này có ý nghĩa đối với doanh nghiệp muốn tự triển khai mô hình AI. Họ không chỉ cần phần cứng và trọng số mô hình mà còn cần một hệ thống giúp khai thác tài nguyên tính toán hiệu quả, đặc biệt khi phải phục vụ lượng yêu cầu lớn.

Theo cách DeepSeek giải thích, năng lực của mô hình phụ thuộc vào chính mô hình, nhưng việc đưa năng lực đó đến đông đảo người dùng với chi phí hợp lý lại là bài toán mà khung suy luận phải giải quyết.

Nói cách khác, mô hình có thể quyết định chất lượng câu trả lời, còn hạ tầng suy luận góp phần quyết định tốc độ, khả năng mở rộng và chi phí cung cấp câu trả lời.

3. deepseek-recipe: Giúp các định dạng AI giao tiếp với nhau

Các nhà cung cấp mô hình AI có thể sử dụng những định dạng giao tiếp khác nhau. Chẳng hạn, hệ thống tương thích với giao diện OpenAI có thể không sử dụng trực tiếp cùng một cấu trúc yêu cầu như hệ thống của Anthropic hoặc một mô hình triển khai riêng.

Điều này tạo ra khó khăn cho nhà phát triển muốn thay đổi mô hình nhưng vẫn giữ nguyên phần mềm hiện có.

Thành phần deepseek-recipe được mô tả như một lớp chuyển đổi định dạng. Công cụ có thể nhận yêu cầu theo một cấu trúc, chuyển đổi sang định dạng mà mô hình mục tiêu hiểu được rồi chuyển phản hồi trở lại định dạng phù hợp với ứng dụng ban đầu.

Nhờ vậy, nhà phát triển có thể giảm lượng công việc phải thực hiện khi kết nối nhiều mô hình hoặc thay đổi nhà cung cấp.

Bài viết kỹ thuật gốc cũng nêu hai cải tiến quan trọng.

Thứ nhất là hạn chế nguy cơ chèn lệnh thông qua các chuỗi ký tự giả mạo token đặc biệt. Những token đánh dấu vai trò và ranh giới trong hội thoại cần được xử lý đúng cách để nội dung do người dùng nhập không thể dễ dàng giả dạng chỉ thị hệ thống.

Thứ hai là cải thiện tốc độ xử lý văn bản dài. Bằng cách xác định ranh giới của các đoạn văn bản thông thường và mã hóa những phần phù hợp song song, hệ thống có thể giảm độ trễ trong một số tình huống xử lý ngữ cảnh lớn.

Khi kết hợp ba nhóm công cụ, doanh nghiệp có thể xây dựng quy trình trong đó tác nhân AI tìm kiếm thông tin, đưa nội dung đã làm sạch vào ngữ cảnh, gọi mô hình thông qua khung suy luận và chuyển đổi định dạng để tương thích với ứng dụng.

Vì sao chiến lược của DeepSeek được so sánh với Coca-Cola?

Điểm chung giữa các công cụ DeepSeek là chúng tạo ra nhiều con đường để nhà phát triển tiếp cận công nghệ của công ty.

Một doanh nghiệp có đủ năng lực tính toán có thể tự triển khai mô hình cùng DeepInfer. Một nhóm đã có hạ tầng suy luận riêng có thể sử dụng công cụ chuyển đổi định dạng để kết nối mô hình DeepSeek. Trong khi đó, những hệ thống cần khả năng truy xuất thông tin có thể tích hợp Search và Fetch.

Cách tiếp cận này khiến DeepSeek được so sánh với Coca-Cola.

Trong mô hình kinh doanh của Coca-Cola, lợi thế không chỉ nằm ở công thức đồ uống cô đặc. Mạng lưới đóng chai, hệ thống phân phối, thương hiệu, khả năng tiếp cận khách hàng và quản lý chi phí cũng đóng vai trò quan trọng.

Ngay cả khi một công thức bị tiết lộ, đối thủ vẫn cần xây dựng năng lực sản xuất, phân phối và tiếp thị để cạnh tranh ở quy mô tương đương.

Tương tự, việc công khai mã nguồn hoặc trọng số mô hình không có nghĩa là mọi lợi thế kinh doanh của DeepSeek đều có thể được sao chép dễ dàng.

Lợi thế tiềm năng có thể nằm ở khả năng tối ưu hóa hệ thống, chất lượng dịch vụ, mức giá, tốc độ cải tiến và mạng lưới nhà phát triển sử dụng công nghệ của công ty.

Đây là điểm khác biệt giữa việc cung cấp một mô hình AI và xây dựng một hệ sinh thái xung quanh mô hình đó.

DeepSeek tiết lộ doanh thu trên mỗi GPU

Một trong những nội dung đáng chú ý nhất của bài viết gốc là các số liệu liên quan đến hiệu suất và kinh tế vận hành phần cứng.

Theo số liệu được nêu, một cụm máy chủ có thông lượng hàng ngày khoảng 155 nghìn tỷ token có thể tạo ra doanh thu trung bình khoảng 38 USD mỗi GPU mỗi giờ, tính theo mức giá cao điểm.

Bài viết cũng đề cập đến các chỉ số vận hành như tốc độ xử lý token ở giai đoạn điền trước (prefill), tốc độ giải mã (decode), tốc độ đầu ra cho người dùng và độ trễ phản hồi.

Những thông tin này giúp hình dung mối liên hệ giữa hiệu suất phần cứng, mức sử dụng tài nguyên và doanh thu của dịch vụ AI.

Nếu lấy mức doanh thu 38 USD mỗi GPU mỗi giờ làm giả định và duy trì liên tục trong 24 giờ mỗi ngày, 30 ngày mỗi tháng, doanh thu lý thuyết sẽ đạt:

38 USD × 24 giờ × 30 ngày = 27.360 USD mỗi GPU mỗi tháng.

Quy đổi theo tỷ giá minh họa 1 USD = 26.000 đồng, con số này tương đương khoảng 711,36 triệu đồng mỗi GPU mỗi tháng.

Tuy nhiên, đây chỉ là phép tính doanh thu giả định dựa trên mức 38 USD mỗi giờ được nêu trong bài viết gốc. Con số này không phải lợi nhuận ròng và cũng không bảo đảm rằng GPU sẽ luôn hoạt động ở mức giá hoặc công suất đó.

Doanh thu thực tế còn phụ thuộc vào tỷ lệ sử dụng, giá API, cơ cấu yêu cầu, chi phí điện năng, khấu hao thiết bị, chi phí vận hành trung tâm dữ liệu và những khoản chi khác.

Việc công khai các số liệu kỹ thuật cũng cho thấy DeepSeek muốn nhấn mạnh rằng hiệu quả kinh tế của AI không chỉ phụ thuộc vào kích thước mô hình. Khả năng khai thác phần cứng và giảm chi phí trên mỗi yêu cầu có thể đóng vai trò quan trọng không kém.

Bộ nhớ đệm giúp tăng hiệu suất xử lý

Bài viết gốc cho biết trung bình khoảng 96% trong số 77.000 token đầu vào của mỗi yêu cầu được truy cập từ bộ nhớ đệm trong tình huống được mô tả.

Khi hệ thống có thể tái sử dụng những phần dữ liệu đã xử lý thay vì tính toán lại từ đầu, khối lượng công việc cần thực hiện có thể giảm đáng kể.

Theo số liệu trong bài viết, thông lượng trên mỗi GPU có thể tăng khoảng 25 lần sau khi truy cập bộ nhớ đệm thành công.

Đây là ví dụ về tầm quan trọng của tối ưu hóa hạ tầng trong các dịch vụ AI có quy mô lớn. Những yêu cầu lặp lại hoặc có tiền tố chung có thể tạo điều kiện để hệ thống tận dụng dữ liệu đã được xử lý trước đó.

Tuy nhiên, mức cải thiện phụ thuộc vào đặc điểm tải công việc, tỷ lệ truy cập bộ nhớ đệm và cách triển khai hệ thống. Không nên hiểu mức tăng 25 lần là kết quả mặc định trong mọi tình huống hoặc với mọi loại mô hình.

Khi lượng yêu cầu tăng lên, những cải tiến về hiệu suất có thể giúp giảm chi phí vận hành trên mỗi đơn vị công việc. Đây là một yếu tố quan trọng đối với doanh nghiệp cung cấp AI thông qua API.

Lương Văn Phong theo đuổi lợi nhuận hợp lý thay vì tối đa hóa lợi nhuận?

Theo nội dung gốc, Lương Văn Phong từng chia sẻ trong một cuộc họp kín với nhà đầu tư rằng mức giá API của DeepSeek mang lại lợi nhuận hợp lý, với cách diễn giải rằng một lô thiết bị có thể thu hồi vốn trong khoảng 10 tháng.

Ông cũng được dẫn lời nhấn mạnh rằng DeepSeek vẫn là một công ty thương mại và cần tìm cách tồn tại, đồng thời phải đưa ra những lựa chọn về thời điểm kiếm tiền, mức lợi nhuận và phương thức kinh doanh.

Điều này cho thấy chiến lược của DeepSeek không đơn thuần là cung cấp công nghệ miễn phí. Công ty vẫn cần doanh thu để duy trì đội ngũ, đầu tư phần cứng, phát triển mô hình và vận hành hạ tầng.

Sự khác biệt nằm ở cách cân bằng giữa khả năng tiếp cận và lợi nhuận. Thay vì tìm cách thu tối đa từ từng người dùng ngay từ đầu, DeepSeek có thể ưu tiên mức giá dễ tiếp cận để mở rộng quy mô sử dụng và thúc đẩy tích hợp.

Tuy nhiên, những phát biểu và số liệu được trích dẫn trong bài viết gốc chưa đủ để xác định toàn bộ biên lợi nhuận của doanh nghiệp. Doanh thu API, thời gian hoàn vốn thiết bị và lợi nhuận ròng là những chỉ số khác nhau, cần được phân biệt rõ ràng.

Điểm tiếp cận, dữ liệu và định dạng có thể trở thành lợi thế dài hạn

Theo lập luận của bài viết gốc, lợi thế cạnh tranh của DeepSeek không nhất thiết nằm ở giá thành thấp nhất hay việc sở hữu một mô hình mạnh hơn đối thủ trong mọi bài kiểm tra.

Một yếu tố quan trọng là vị trí của công ty trong quy trình làm việc của nhà phát triển.

Khi một tác nhân AI cần tra cứu thông tin, nó phải sử dụng một công cụ tìm kiếm hoặc truy xuất dữ liệu. Nếu Search và Fetch của DeepSeek trở thành lựa chọn mặc định trong nhiều hệ thống, công ty có thể xây dựng sự hiện diện ngay tại điểm bắt đầu của quy trình.

Bài viết cũng cho rằng những truy vấn, cách thu thập thông tin và lựa chọn nguồn tham chiếu có thể tạo ra tín hiệu hữu ích cho việc cải tiến hệ thống. Tuy nhiên, giá trị thực tế của dữ liệu này phụ thuộc vào quyền truy cập, cơ chế thu thập, chính sách bảo mật và cách dữ liệu được sử dụng.

Trong khi đó, việc công khai định dạng và quy trình tích hợp có thể giúp nhà phát triển giảm khó khăn khi sử dụng công nghệ DeepSeek. Khi nhiều dự án được xây dựng xung quanh một bộ công cụ, chi phí chuyển đổi sang hệ thống khác có thể tăng lên.

Đây là một dạng lợi thế hệ sinh thái. Nhà phát triển được hưởng lợi từ công cụ sẵn có và khả năng tương thích, còn DeepSeek có cơ hội mở rộng phạm vi sử dụng công nghệ của mình.

Dù vậy, tính mở không tự động bảo đảm sự thống trị thị trường. Các đối thủ vẫn có thể phát triển công cụ tương thích, cung cấp dịch vụ tốt hơn hoặc thu hút người dùng bằng những lợi thế riêng.

Mã nguồn mở giúp DeepSeek mở rộng quy mô như thế nào?

Khi công nghệ được công khai theo giấy phép phù hợp, nhiều doanh nghiệp và nhà phát triển có thể kiểm tra, tích hợp hoặc xây dựng sản phẩm dựa trên nền tảng đó mà không cần tự phát triển mọi thành phần từ đầu.

Điều này có thể tạo ra một vòng lặp tăng trưởng: công cụ dễ tiếp cận thu hút người dùng; nhiều người dùng tạo ra thêm trường hợp ứng dụng; các ứng dụng mới thúc đẩy nhu cầu về hạ tầng và công cụ; hệ sinh thái lớn hơn lại làm nền tảng trở nên hấp dẫn hơn.

Trong lĩnh vực AI, lợi thế quy mô có thể xuất hiện ở nhiều cấp độ, từ tối ưu hóa phần cứng và chi phí vận hành đến kinh nghiệm triển khai, khả năng hỗ trợ nhà phát triển và tốc độ hoàn thiện sản phẩm.

Tuy nhiên, quy mô lớn cũng đi kèm chi phí. Doanh nghiệp phải duy trì chất lượng dịch vụ, cập nhật phần mềm, xử lý vấn đề bảo mật và đáp ứng nhu cầu hỗ trợ ngày càng phức tạp.

Do đó, việc công khai công nghệ nên được xem là một phần trong chiến lược tổng thể, thay vì bằng chứng rằng doanh nghiệp có thể dễ dàng loại bỏ mọi đối thủ.

DeepSeek đang xây dựng một mô hình kinh doanh AI khác biệt

Chiến lược của DeepSeek cho thấy cuộc cạnh tranh AI đang chuyển từ câu hỏi đơn giản về mô hình nào mạnh hơn sang những vấn đề rộng hơn: ai cung cấp công cụ, ai kiểm soát điểm tích hợp, ai có thể giảm chi phí và ai tạo ra hệ sinh thái đủ hấp dẫn để thu hút nhà phát triển.

Search và Fetch mở rộng khả năng truy xuất thông tin. DeepInfer hỗ trợ triển khai mô hình. deepseek-recipe giúp kết nối những định dạng giao tiếp khác nhau. Khi kết hợp, các thành phần này có thể tạo thành nền tảng để doanh nghiệp và nhà phát triển xây dựng ứng dụng AI linh hoạt hơn.

Cách tiếp cận đó gợi nhớ mô hình Coca-Cola ở một khía cạnh: công thức sản phẩm không phải yếu tố duy nhất quyết định thành công. Hệ thống phân phối, độ phủ thị trường, hiệu quả vận hành và mức độ hiện diện trong thói quen người dùng cũng quan trọng.

Với DeepSeek, mã nguồn mở có thể giúp mở rộng phạm vi tiếp cận, trong khi doanh thu từ API và dịch vụ hạ tầng tạo ra con đường thương mại hóa.

Thành công cuối cùng sẽ phụ thuộc vào việc công ty có duy trì được chất lượng công nghệ, mức giá cạnh tranh, hiệu suất phần cứng và sự tin tưởng của cộng đồng hay không.

Lương Văn Phong và DeepSeek đang cho thấy một hướng tiếp cận đáng chú ý trong ngành AI: công khai nhiều thành phần công nghệ để giảm rào cản tiếp cận, đồng thời tìm kiếm cơ hội thương mại hóa thông qua API, hạ tầng và hệ sinh thái.

Việc tiết lộ những chỉ số vận hành như doanh thu trên mỗi GPU, hiệu suất xử lý và tỷ lệ truy cập bộ nhớ đệm cũng giúp làm rõ một khía cạnh quan trọng của cuộc đua AI: mô hình mạnh chưa đủ, doanh nghiệp còn phải tìm cách cung cấp năng lực đó với chi phí hợp lý và ở quy mô lớn.

Nếu so sánh với Coca-Cola, giá trị dài hạn của DeepSeek có thể không chỉ nằm ở mô hình AI mà còn ở khả năng trở thành một phần quen thuộc trong quy trình làm việc của nhà phát triển.

Tuy nhiên, đây vẫn là chiến lược cần được kiểm chứng qua kết quả kinh doanh, mức độ sử dụng thực tế và khả năng duy trì lợi thế công nghệ. Trong một thị trường AI thay đổi nhanh, tính mở có thể giúp doanh nghiệp phát triển hệ sinh thái, nhưng khả năng biến hệ sinh thái đó thành doanh thu bền vững mới là bài toán quyết định.

Nguồn tham khảo: Bài viết kỹ thuật và nội dung công bố được đề cập trong tài liệu gốc của DeepSeek. Các số liệu doanh thu và hiệu suất nêu trong bài cần được đối chiếu với tài liệu chính thức trước khi sử dụng cho mục đích phân tích tài chính.

Câu hỏi thường gặp về chiến lược kinh doanh của DeepSeek

1. Lương Văn Phong đang kiếm tiền từ DeepSeek bằng cách nào?

Theo nội dung gốc, DeepSeek theo đuổi mô hình thương mại hóa thông qua API và các dịch vụ liên quan, đồng thời sử dụng công cụ mã nguồn mở để mở rộng hệ sinh thái. Bài viết không cung cấp đầy đủ báo cáo tài chính để xác định tỷ trọng doanh thu của từng nguồn.

2. Search và Fetch của DeepSeek có tác dụng gì?

Search tìm kiếm thông tin và trả về các kết quả có cấu trúc. Fetch lấy nội dung từ URL và làm sạch thành văn bản Markdown để mô hình AI có thể sử dụng trong ngữ cảnh.

3. DeepInfer là gì?

DeepInfer là khung suy luận giúp vận hành mô hình AI, tiếp nhận yêu cầu, điều phối tính toán và trả về kết quả. Nó đóng vai trò cầu nối giữa trọng số mô hình và ứng dụng thực tế.

4. deepseek-recipe giúp ích gì cho nhà phát triển?

Công cụ hỗ trợ chuyển đổi định dạng giao tiếp giữa các hệ thống AI, giúp nhà phát triển kết nối mô hình với phần mềm hiện có mà không phải viết lại toàn bộ quy trình tích hợp.

5. DeepSeek kiếm được bao nhiêu tiền trên mỗi GPU?

Bài viết gốc nêu mức doanh thu khoảng 38 USD mỗi GPU mỗi giờ trong điều kiện được mô tả. Đây là số liệu được dẫn lại, không phải mức doanh thu được bảo đảm cho mọi GPU hoặc mọi thời điểm.

6. Vì sao DeepSeek được so sánh với Coca-Cola?

Sự so sánh nhấn mạnh rằng lợi thế kinh doanh không chỉ nằm ở công thức hoặc mô hình. Hệ sinh thái, mạng lưới phân phối, khả năng tích hợp, hiệu quả chi phí và quy mô sử dụng cũng có thể quyết định sức cạnh tranh.

7. Mã nguồn mở có khiến DeepSeek mất lợi thế cạnh tranh không?

Không nhất thiết. Việc công khai công nghệ có thể giúp nhiều đối thủ tiếp cận nền tảng, nhưng DeepSeek vẫn có thể tạo lợi thế thông qua tối ưu hóa, hạ tầng, dịch vụ API và hệ sinh thái nhà phát triển. Mức độ thành công còn phụ thuộc vào khả năng thực thi.